【摘 要】
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将分块理论与2DPCA方法相结合,研究分块二维主成分分析法(M-2DPCA)在人脸识别中的应用。对人脸图像矩阵进行分块,用形成的子图像矩阵直接构造总体散布矩阵并求解对应的特征向
【基金项目】
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福建省教育厅B类科技研究项目(JB12487S);泉州市技术研究与开发项目高校协同创新科技项目(2012Z131);泉州市科技局科技资助项目(2008G16)
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将分块理论与2DPCA方法相结合,研究分块二维主成分分析法(M-2DPCA)在人脸识别中的应用。对人脸图像矩阵进行分块,用形成的子图像矩阵直接构造总体散布矩阵并求解对应的特征向量,利用提取的特征向量对图像进行特征的提取与分析,进行人脸识别。基于Yale人脸数据库的实验显示,在相同训练样本和特征向量条件下,M-2DPCA比2DPCA算法具有更高的识别率.M-2DPCA充分利用了图像的协方差信息,在人脸识别方面具有较高的识别率和鲁棒性方面,对进一步研究人脸识别具有重要的意义。
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